CN113554230A - 一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统 - Google Patents
一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113554230A CN113554230A CN202110841424.0A CN202110841424A CN113554230A CN 113554230 A CN113554230 A CN 113554230A CN 202110841424 A CN202110841424 A CN 202110841424A CN 113554230 A CN113554230 A CN 113554230A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- model
- information
- digital twin
- twin
- manufacturing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 6
- 230000003278 mimic effect Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 67
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 50
- 238000003754 machining Methods 0.000 claims description 18
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 15
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 12
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 12
- XVOZHFAFSYOEEW-LIVOIKKVSA-N 1-o-[(2r,3s,5r)-2-[[bis(4-methoxyphenyl)-phenylmethoxy]methyl]-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-3-yl] 4-o-(2,4-dinitrophenyl) butanedioate Chemical compound C1=CC(OC)=CC=C1C(C=1C=CC(OC)=CC=1)(C=1C=CC=CC=1)OC[C@@H]1[C@@H](OC(=O)CCC(=O)OC=2C(=CC(=CC=2)[N+]([O-])=O)[N+]([O-])=O)C[C@H](N2C(NC(=O)C(C)=C2)=O)O1 XVOZHFAFSYOEEW-LIVOIKKVSA-N 0.000 claims description 6
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 5
- 238000013499 data model Methods 0.000 claims description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 3
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 claims description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims 1
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 abstract 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 3
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011143 downstream manufacturing Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06395—Quality analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本发明公开了一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，属于智能制造技术领域；一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，其特征在于，包括有属于实际生产的产品物理对象；数字孪生建模系统生成的伴生虚拟对象，即孪生对象；以及用于感知和反馈的传输层；所述孪生对象中包括有数字孪生参考模型，所述数字孪生参考模型进一步分为信息模型和决策模型；所述物理对象与孪生对象之间设置有拟态感知层，通过拟态感知层获取相关的信息，生成产品虚拟对象的信息模型，后经过决策模型进行分析决策，通过传输层反馈控制物理对象。本发明一方面实现了数控加工系统智能化，另一方面也使得制造物理世界和信息世界互联与融合。
Description
技术领域
本发明涉及智能制造技术领域，特别是涉及一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统。
背景技术
数控加工技术在解决加工问题时表现出良好的可操作性、适应性与可重复性，一直以来是机械加工的主要方式与手段。但传统数控加工技术却存在着固有的先天不足：未考虑伴随着工件材料去除的加工过程中存在着的复杂的状态变化，导致对于加工过程中出现的“突发”状况无法进行实时处理和采取有效的应对措施，从而限制了数控加工的加工性能，难以保证零件的加工质量。同时在切削过程中涉及物理学、化学、力学、材料学、振动学、摩擦学、传热学等多学科多领域的相关知识与理论，是一个多学科多物理耦合的制造过程，目前的相关技术对此无法进行未进行全方位完整化的管控。如何高效地制造符合加工质量要求一直是数字化加工的瓶颈问题。
数字孪生技术作为一项突破性的技术为此提供了巨大的推动力，它有可能改变今天和未来制造业的面貌。数字孪生，作为现实世界的一面镜子，提供了一种模拟、预测和优化物理制造系统和过程的手段。利用数字孪生和智能算法可以实现数据驱动的操作监控和优化，开发创新的产品和服务，提高加工效率保证加工质量。虽然已有研究报道了数字孪生在制造业中的潜在应用前景，但目前在制造领域实现数字孪生的方法缺乏对数字双胞胎的概念、框架和开发方法的深入了解，阻碍了数字孪生应用于智能制造的发展。因此，亟需一种面向数控加工的数字孪生理论方法，推动数字孪生落地在制造领域的落地应用。
发明内容
本发明的目的是提供一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，为数控加工系统智能化，实现制造物理世界和信息世界互联与融合提供一种有效的建模方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，包括有属于实际生产的产品物理对象，数字孪生建模系统生成的伴生虚拟对象，即孪生对象，以及用于感知和反馈的传输层；所述孪生对象中包括有数字孪生参考模型，所述数字孪生参考模型进一步分为信息模型和决策模型；所述物理对象与孪生对象之间设置有拟态感知层，通过拟态感知层获取相关的信息，生成产品虚拟对象的信息模型，后经过决策模型进行分析决策，通过传输层反馈控制物理对象。
优选地，所述孪生对象具有生物拟态特性，可以反映产品的外形、物理和生产过程，拥有完整演变的理论模型和记录产品全生命周期的实时模型，且具有相应的决策自适应功能，可预测相应的产品状态。
优选地，所述数字孪生参考模型可基于数字化的方式，借助数据模型和物理实体之间的数据交互，构建物理实体与其对应虚拟模型之间的关联，实时观察加工过程，分析产品的变化并对制造工艺进行决策控制。
优选地，所述拟态感知层从几何、物理和过程三个维度上获取产品的实时信息，用于后续决策；其中所感知到的数字孪生模型如下：
它包含产品模型的几何信息、产品的行为信息、制造过程信息，该模型融合加工过程将以上信息进行集成，表达式定义如下：
DTDS＝3D_Model∪Behaviour∪Context
式中，DTDS产品数字孪生驱动模型，由三维几何模型3D_Model、产品行为信息Behaviour、加工过程信息Context共同构成。
优选地，所述数字孪生驱动模型中的几何部分，主要由当前工序的理论模型和实测模型组成，其表达式如下：
3D_Model＝{Theory_model，Actual_model}
优选地，所述数字孪生驱动模型中的行为部分反应加工工件的功能特性，如材料硬度、结构、表面组织、力学性能等信息。其表达式如下：
Behaviour＝{Material，Structure，Surface_feature，Mechanical_property}
优选地，所述数字孪生驱动模型中的过程信息部分包含计划工艺信息和加工过程信息，设计信息包括如公差、工艺信息、基准、粗糙度、技术要求和预设工艺等信息；加工过程信息包括工件的实时信息，实时工艺部分为加工过程中加工参数信息、过程监测信息包括刀具、车床、工件信息，其表达式如下：
Contest＝Plan_process∪Machining_process
Planprocess＝{3D_Model，Dimension，Tolerance，datum，process_info}
Machining_process＝{Actual_process，machine tool_status，detection，tool_status}。
与现有技术相比，本发明提供了一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，具备以下有益效果：
本发明使用数字孪生系统的虚实融合的功能，实现加工过程中，对加工对象的进行实时感知、分析与控制，形成一个闭环的控制系统；同时本发明以实时性的特点代替人工的分析与判断，实现加工全流程的管控，提升产品对象在加工过程中的建模精度，以提高机械加工系统在工业运行过程中的精度与效率。
附图说明
图1为本发明提出的一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统的整体结构示意图；
图2为一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统的所构建的模型中的几何信息部分；
图3为一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统的所构建的模型中的物理信息部分；
图4一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统的所构建的模型中的上下游过程信息部分；
图5为一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统的所构建的模型，基于UML建模的MMBD模型结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1：
请参阅图1，一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，包括有属于实际生产的产品物理对象；数字孪生建模系统生成的伴生虚拟对象，即孪生对象；以及用于感知和反馈的传输层；孪生对象中包括有数字孪生参考模型，数字孪生参考模型进一步分为信息模型和决策模型；物理对象与孪生对象之间设置有拟态感知层，通过拟态感知层获取相关的信息，生成产品虚拟对象的信息模型，后经过决策模型进行分析决策，通过传输层反馈控制物理对象。
其构建的数字孪生模型主要为产品模型的几何信息、产品的行为信息、制造过程信息，构建一个完整的数字孪生模型。
孪生数据集DTDS的表达式定义如下：
DTDS＝3D_Model∪Behaviour∪Context
式中，3D_Model产品数字孪生驱动模型，由三维几何模型3D_Model、产品行为信息Behaviour、加工过程信息Context共同构成。
数孪模型中的三维部分，主要由当前工序的理论模型和实测模型组成，如图2所示，表达式如下。
3D_Model＝{Theory_model，Actual_model}
行为信息集反应加工工件的功能特性，如材料硬度、结构、表面组织、力学性能等信息，如图3所示，其表达式如下。
Behaviour＝{Material，Structure，Surface_feature，Mechanical_property}
数字孪生模型中的过程信息部分包含计划工艺信息和加工过程信息，设计信息包括如公差、工艺信息、基准、粗糙度、技术要求和预设工艺等信息；加工过程信息包括工件的实时信息，实时工艺部分为加工过程中加工参数信息、过程监测信息包括刀具、车床、工件信息，如图4所示，其表达式如下。
Context＝Plan_process∪Machining_process
Planprocess＝{3D_Model，Dimension，Tolerance，datum，process_info}
Machining_process＝{Actual_process，machine tool_status，detection，tool_status}
用UML对MMBD模型进行数据建模，模型中所包含的几何、行为和上下文信息统一集成起来，如图5所示。
该孪生模型具有生物拟态特性，可以反映产品的外形、物理和生产过程，拥有完整演变的理论模型和记录产品全生命周期的实时模型，且具有相应的决策自适应功能，可预测相应的产品状态。
数字孪生参考模型可基于数字化的方式，借助数据模型和物理实体之间的数据交互，构建物理实体与其对应虚拟模型之间的关联，实时观察加工过程，分析产品的变化并对制造工艺进行决策控制；使得加工过程中各种状态变化量可以被“预测”、“感知”、“控制”与“优化”，实现对制造过程的实时监测，对影响制造的数据进行全面分析，对制造质量的全面管控，实现智能制造。
拟态感知层通过感知产品的外形变化、机床位姿变化、机床功率变化、机床刚度变化、刀具的空间位置变化、刀具受力情况变化、刀具变形情况变化、刀具磨损状态变化等，从几何、物理和过程三个维度上获取产品的实时信息，用于后续决策。
数字孪生建模系统可搭建的对象主要为机加工领域，其他如装配、车间管理领域也可参照使用，物理对象是指实际的制造对象，主要以机械对象为主，也可是其他领域的加工实体。
本发明使用数字孪生系统的虚实融合的功能，实现加工过程中，对加工对象的进行实时感知、分析与控制，形成一个闭环的控制系统；同时本发明以实时性的特点代替人工的分析与判断，实现加工全流程的管控，提升产品对象在加工过程中的建模精度，以提高机械加工系统在工业运行过程中的精度与效率。
以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，其特征在于，包括有属于实际生产的产品物理对象，数字孪生建模系统生成的伴生虚拟对象，即孪生对象，以及用于感知和反馈的传输层；所述孪生对象中包括有数字孪生参考模型，所述数字孪生参考模型进一步分为信息模型和决策模型；所述物理对象与孪生对象之间设置有拟态感知层，通过拟态感知层获取相关的信息，生成产品虚拟对象的信息模型，后经过决策模型进行分析决策，通过传输层反馈控制物理对象。
2.根据权利要求1所述的一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，其特征在于，所述孪生对象具有生物拟态特性，可以反映产品的外形、物理和生产过程，拥有完整演变的理论模型和记录产品全生命周期的实时模型，且具有相应的决策自适应功能，可预测相应的产品状态。
3.根据权利要求1所述的一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，其特征在于，所述数字孪生参考模型可基于数字化的方式，借助数据模型和物理实体之间的数据交互，构建物理实体与其对应虚拟模型之间的关联，实时观察加工过程，分析产品的变化并对制造工艺进行决策控制。
4.根据权利要求1所述的一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，其特征在于，所述拟态感知层从几何、物理和过程三个维度上获取产品的实时信息，用于后续决策；其中所感知到的数字孪生模型如下：
它包含产品模型的几何信息、产品的行为信息、制造过程信息，该模型融合加工过程将以上信息进行集成，表达式定义如下：
DTDS＝3D_Model∪Behaviour∪Context
式中，DTDS产品数字孪生驱动模型，由三维几何模型3D_Model、产品行为信息Behaviour、加工过程信息Context共同构成。
5.根据权利要求4所述的一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，其特征在于，所述数字孪生驱动模型中的几何部分，主要由当前工序的理论模型和实测模型组成，其表达式如下：
3D_Model＝{Theory_model，Actual_model}。
6.根据权利要求4所述的一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，其特征在于，所述数字孪生驱动模型中的行为部分反应加工工件的功能特性，如材料硬度、结构、表面组织、力学性能等信息。其表达式如下：
Behaviour＝{Material，Structure，Surface_feature，Mechanical_property}。
7.根据权利要求4所述的一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统，其特征在于，所述数字孪生驱动模型中的过程信息部分包含计划工艺信息和加工过程信息，设计信息包括如公差、工艺信息、基准、粗糙度、技术要求和预设工艺等信息；加工过程信息包括工件的实时信息，实时工艺部分为加工过程中加工参数信息、过程监测信息包括刀具、车床、工件信息，其表达式如下：
Context＝Plan_process∪Machining_process
Planprocess＝{3D_Model，Dimension，Tolerance，datum，process_info}
Machining_process＝{Actual_process，machine tool_status，detection，tool_status}。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110841424.0A CN113554230A (zh) | 2021-07-26 | 2021-07-26 | 一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110841424.0A CN113554230A (zh) | 2021-07-26 | 2021-07-26 | 一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113554230A true CN113554230A (zh) | 2021-10-26 |
Family
ID=78104434
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110841424.0A Pending CN113554230A (zh) | 2021-07-26 | 2021-07-26 | 一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113554230A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114706338A (zh) * | 2022-04-20 | 2022-07-05 | 北京金石视觉数字科技有限公司 | 一种基于数字孪生模型的交互控制方法及系统 |
| CN117339985A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-05 | 滦南县兴凯盛科技有限公司 | 轨道材料回收利用制作型材方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111210359A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-29 | 中国矿业大学(北京) | 面向智能矿山场景的数字孪生演化机理及方法 |
| CN111857065A (zh) * | 2020-06-08 | 2020-10-30 | 北京邮电大学 | 基于边缘计算和数字孪生的智能生产系统和方法 |
| CN111968004A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-20 | 东华大学 | 一种基于数字孪生的高精密产品装调一体化系统 |
| CN112101899A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-18 | 北京航空航天大学 | 一种数字孪生增强的制造服务信息物理融合方法 |
| CN112162519A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-01 | 桂林电子科技大学 | 一种复合型机床数字孪生监控系统 |
| CN113065276A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-07-02 | 北京工业大学 | 一种基于数字孪生的智能建造方法 |
-
2021
- 2021-07-26 CN CN202110841424.0A patent/CN113554230A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111210359A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-29 | 中国矿业大学(北京) | 面向智能矿山场景的数字孪生演化机理及方法 |
| CN111857065A (zh) * | 2020-06-08 | 2020-10-30 | 北京邮电大学 | 基于边缘计算和数字孪生的智能生产系统和方法 |
| CN111968004A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-20 | 东华大学 | 一种基于数字孪生的高精密产品装调一体化系统 |
| CN112101899A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-18 | 北京航空航天大学 | 一种数字孪生增强的制造服务信息物理融合方法 |
| CN112162519A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-01 | 桂林电子科技大学 | 一种复合型机床数字孪生监控系统 |
| CN113065276A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-07-02 | 北京工业大学 | 一种基于数字孪生的智能建造方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| SHIMIN LIU等: "Digital twin modeling method based on biomimicry for machining aerospace components", 《ELSEVIER》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114706338A (zh) * | 2022-04-20 | 2022-07-05 | 北京金石视觉数字科技有限公司 | 一种基于数字孪生模型的交互控制方法及系统 |
| CN114706338B (zh) * | 2022-04-20 | 2023-01-31 | 北京金石视觉数字科技有限公司 | 一种基于数字孪生模型的交互控制方法及系统 |
| CN117339985A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-05 | 滦南县兴凯盛科技有限公司 | 轨道材料回收利用制作型材方法 |
| CN117339985B (zh) * | 2023-12-05 | 2024-02-23 | 滦南县兴凯盛科技有限公司 | 轨道材料回收利用制作型材方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110704974B (zh) | 基于数字孪生驱动的工艺模型的建模与使用方法 | |
| Liu et al. | Digital twin modeling method based on biomimicry for machining aerospace components | |
| Liu et al. | Cyber-physical machine tool–the era of machine tool 4.0 | |
| CN109615113B (zh) | 一种基于数字孪生的船用柴油机关重件加工质量预测方法 | |
| Chen et al. | Toward intelligent machine tool | |
| Möhring et al. | Self-optimizing machining systems | |
| Liu et al. | A review of digital twin-driven machining: From digitization to intellectualization | |
| Kadir et al. | Towards high-fidelity machining simulation | |
| Zhao et al. | The modeling and using strategy for the digital twin in process planning | |
| CN111061232A (zh) | 基于数字孪生的生产线设计与优化方法 | |
| CN113554230A (zh) | 一种面向制造全生命周期的数字孪生可表示性建模系统 | |
| Li et al. | An integrated feature-based dynamic control system for on-line machining, inspection and monitoring | |
| CN111240283B (zh) | 针对智能制造系统的可适应规划设计仿真平台构建方法 | |
| Wang et al. | A study on intelligent manufacturing industrial internet for injection molding industry based on digital twin | |
| Xie et al. | Multi-objective feed rate optimization of three-axis rough milling based on artificial neural network | |
| Sun et al. | Machining cycle time prediction: Data-driven modelling of machine tool feedrate behavior with neural networks | |
| Armendia et al. | Machine tool: from the digital twin to the cyber-physical systems | |
| Wang et al. | Learning and intelligence in human-cyber-physical systems: framework and perspective | |
| Qin et al. | Constructing digital twin for smart manufacturing | |
| Kubota et al. | Step-nc enabled machine tool digital twin | |
| Hashmi et al. | Artificial intelligence techniques for implementation of intelligent machining | |
| Hallmann et al. | Optimization of build time and support material quantity for the additive manufacturing of non-assembly mechanisms | |
| My | The role of big data analytics and AI in smart manufacturing: An overview | |
| Corney et al. | The CAD/CAM interface: A 25-year retrospective | |
| Gao et al. | An intelligent process planning method based on feature-based history machining data for aircraft structural parts |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20211026 |